В Китае разработан искусственный интеллект, который поможет врачам в постановке диагноза. Его возможности были представлены на семинаре, прошедшем в субботу, 19 августа, в городе Хэнъян. Как сообщает CGTN, на анализ 100 клинических случаев системе потребовалось 4,8 секунды, то есть, менее 0,05 секунды на историю болезни. Расхождение с диагнозом, установленным лечащим врачом, произошло только в двух случаях.
Сейчас искусственный интеллект обучен распознавать более 30 заболеваний. Среди них есть и вызывающие затруднения при диагностике, например, туберкулез и клиническая депрессия. Проводившиеся ранее испытания показали, что частота успешной диагностики таких заболеваний на 20% выше, чем в повседневной врачебной практике.
В будущем база данных пополнится профилями новых заболеваний: искусственный интеллект может самообучаться на основании баз данных медицинских учреждений, содержащих миллионы клинических случаев. По словам Пэна Шаоляна (Peng Shaoliang), руководившего созданием системы, обучение диагностике нового заболевания происходит за одну-две недели.
Работа искусственного интеллекта обеспечивается мощностями китайского суперкомпьютера Тяньхэ-2, запущенного в 2013 году и занимающего на данный момент 2-е место в международном рейтинге суперкомпьютеров. Информация о состоянии пациента передаются в Гуанчжоу, где находится суперкомпьютер, который обрабатывает данные и выносит заключение. Хотя это подразумевает наличие постоянного подключения, такой подход является единственно возможным: вычислительные мощности, необходимые для работы системы, многократно превышают возможности обычного персонального компьютера. Кроме того, такой режим работы позволяет избежать установки в больницах дополнительного дорогостоящего оборудования и предоставляет системе больше данных для обучения.
Создатели не планируют, что их разработка заменит врача. Предполагается, что искусственный интеллект будет выступать в качестве «умной подсказки», снабжающей доктора информацией о возможном диагнозе и вариантах лечения, облегчая работу. Разработчики надеются, что это поможет снизить нагрузку на персонал и улучшить качество обслуживания, особенно в малообеспеченных регионах с недостаточным уровнем медицинской помощи.